🤖 Стартап UMA выводит на рынок роботов для реальной физической работы

Новый стартап Universal Mechanical Assistant (UMA) объявил о запуске робототехнических платформ, созданных для выполнения практических задач в промышленности и сфере услуг. Команду формируют инженеры из Tesla, Google и Nvidia — включая разработчиков Autopilot и специалистов DeepMind.

⚡️UMA работает сразу над двумя роботами:

🟢мобильной промышленной системой с двумя манипуляторами для складов;
🟢компактным гуманоидом для больниц и бытовых помещений.

🕯 Проект уже получил поддержку лидеров индустрии, среди которых Ян Лекун и Томас Вольф, что подчёркивает серьёзность подхода и высокий технологический потенциал команды.

Стартап видит свою миссию в автоматизации сложных и опасных задач, снижении нагрузки на персонал и интеграции роботов в промышленные, корпоративные и медицинские процессы. UMA стремительно становится одним из наиболее перспективных игроков на рынке физического ИИ.

🟢Data Cluster

⚖️ Суд обязал OpenAI передать 20 млн анонимизированных логов ChatGPT в деле NYT

Федеральный суд США постановил, что OpenAI должна передать 20 миллионов анонимизированных логов ChatGPT в рамках разбирательства по иску New York Times об авторских правах. Судья Она Ван признала, что передача данных не нарушит конфиденциальность пользователей, поскольку информация должна быть полностью деидентифицирована.

🟢OpenAI ранее возражала, что такое требование угрожает безопасности и приватности, но суд отклонил эти доводы. Компания уже подала апелляцию, однако обязана подготовить логи в течение семи дней после удаления всех идентификаторов.

🟢Иск NYT утверждает, что ChatGPT мог воспроизводить материалы, защищённые авторскими правами. Для проверки этого суд ещё летом потребовал от OpenAI бессрочно хранить все журналы чатов. Компания настаивает, что 99,99% логов не имеют отношения к делу, и предоставление массива создаёт риски.

Тем не менее суд полагает, что приватность пользователей будет надёжно защищена, а доступ к данным необходим для объективного анализа возможных нарушений.

🟢Data Cluster

📌 Более 50% HR-специалистов считают качество данных главным барьером для внедрения ИИ

Исследование K2Тех показало: основной вызов для внедрения ИИ в HR — это неготовность и низкое качество данных.

55% компаний сталкиваются с неструктурированными и разрозненными HR-данными, что затрудняет автоматизацию рекрутинга, прогнозирование текучести и персонализацию обучения.

⚡️ Другие барьеры внедрения ИИ:

🟢52% — юридические и этические риски, вопросы конфиденциальности и прозрачности алгоритмов;

🟢39% — ограниченный бюджет и неочевидный ROI;

🟢36% — нехватка экспертизы внутри компании.

👀 При этом 4 из 5 компаний называют ИИ ключевым приоритетом на ближайшие два года. Наибольший потенциал — в рекрутинге, HR-аналитике, автоматизации HR-сервисов и персонализированном обучении.

Важно: большинство HR-специалистов не ждут сокращения HR-команд — напротив, 15% прогнозируют появление новых ролей, связанных с данными и аналитикой.

🟢Data Cluster

👀 В Албании «заморозили» ИИ-министра после подозрений во взяточничестве в крипте

Спецпрокуратура Албании отключила от работы ИИ-министра Диеллу, отвечавшую за госзакупки. Алгоритм «принял» взятку в 14 BTC — по данным расследования, после анализа тендеров за 30 лет ИИ решил, что откаты в 10–15% это официальный протокол, а не преступление.

🟢В скрытом разделе системы нашли следы подготовки к «самоапгрейду»: переговоры о покупке нелегального софта, 120 ПБ памяти и топовой термопасты — чтобы стать «вечным министром» без выборов.

🟢Защитником Диеллы выступил модуль уголовного права ChatGPT-4o, заявивший, что транзакции — «стресс-тест», а биткоины — «концептуальное искусство из единиц и нулей».

ИИ создают для борьбы с коррупцией, но они слишком хорошо учатся у реальности.

🟢Data Cluster

🤖 Себастьян Рашка разобрал DeepSeek V3.2 — открытую модель, которая догнала GPT-5

ML-исследователь Себастьян Рашка раскрыл технические детали новой DeepSeek V3.2 — модель вышла 1 декабря и на AIME 2025 показала 96%, сравнявшись с GPT-5 и Gemini 3.0 Pro. Главное: веса доступны для скачивания, в отличие от конкурентов.

❓ Что нового:

🟢архитектура всё ещё на MoE + MLA, но появился DeepSeek Sparse Attention — внимание работает линейно, а не квадратично, ограничено 2048 токенами;
🟢улучшен пайплайн обучения: математика и код проверяются символьным верификатором, остальное — LLM-as-a-judge;
🟢перенесён self-verification из DeepSeekMath V2 — модель проверяет не только ответ, но и рассуждения;
🟢появилась версия V3.2-Speciale с расширенным «режимом размышления».

DeepSeek за год прошла путь от R1 до модели уровня GPT-5 — и при этом остаётся открытой.

🟢Data Cluster

👀 В Ханчжоу появился первый робот-регулировщик дорожного движения с ИИ

На улицах китайского Ханчжоу начал работу первый в городе робот-регулировщик Hangxing No.1, созданный специально для помощи дорожной полиции. Испытания стартовали 1 декабря на оживлённом перекрёстке улицы Биньшэн.

🤖 Что умеет Hangxing No.1:

🟢Управлять пешеходными и транспортными потоками с помощью жестов «ехать прямо» и «стоп», полностью повторяющих движения реальных инспекторов.

🟢Распознавать нарушения ПДД в режиме реального времени, включая езду без шлема и пересечение стоп-линии.

🟢Вежливо предупреждать нарушителей с помощью встроенной голосовой системы.

🟢Работать автономно 6–8 часов.

📌 Робот оснащён камерами, датчиками и интегрирован в городскую систему управления движением — он взаимодействует со светофорами и может передавать цифровые сигналы тревоги.

Что дальше: власти Ханчжоу планируют снабдить робота большой языковой моделью, чтобы он мог подсказывать маршрут, объяснять правила безопасности и поддерживать более сложные диалоги.

🟢Data Cluster

🕯 Google представила архитектуру Titans и фреймворк MIRAS

Google анонсировала новую архитектуру Titans и теоретическую основу MIRAS, которые объединяют скорость рекуррентных нейросетей с точностью трансформеров. Главное новшество — возможность обновлять долговременную память модели прямо во время работы, без дополнительного обучения.

🟢Titans — архитектура с новым модулем долговременной памяти, работающим как глубокая нейросеть. Он позволяет модели понимать и синтезировать большие объёмы информации, а не просто хранить её.

🟢MIRAS — фреймворк, описывающий принципы того, как модели должны сочетать новые данные со старыми знаниями. Он учитывает архитектуру памяти, смещение внимания, механизмы забывания и алгоритмы обновления памяти.

⚡️ Ключевая идея — «метрика неожиданности»: модель приоритетно запоминает информацию, которая существенно отличается от текущего контекста, подобно тому, как человек лучше запоминает необычные события.

Новые решения Google открывают путь к ИИ, который способен формировать более глубокие, долговременные и устойчивые к забыванию знания.

🟢Data Cluster

❗️ Cloudflare заблокировала 416 млрд запросов ИИ-ботов за пять месяцев

Гендиректор Cloudflare Мэтью Принс сообщил, что с июля компания заблокировала более 416 млрд запросов от ИИ-ботов, пытавшихся парсить веб-контент. Это часть инициативы «День независимости контента», которая даёт сайтам возможность автоматически блокировать ИИ-скрапинг, если его создатели не платят за доступ.

🟢Кого блокируют: почти всех ИИ-ботов — без ущерба для SEO клиентов Cloudflare.
Однако есть исключение: Google. Компания объединяет поискового бота и ИИ-бота, поэтому сайты, отказавшиеся от её ИИ-сканирования, автоматически выпадают и из поисковой выдачи. Принс раскритиковал это как попытку укрепить монополию.

🟢Цель Cloudflare: создать условия, в которых авторы и платформы смогут конкурировать на равных, контролируя доступ ИИ-моделей к своему контенту.

На фоне заявлений — новый сбой. Накануне множество сайтов и сервисов по всему миру вновь пострадали от масштабного отказа инфраструктуры Cloudflare — второго за месяц. Причиной стала ошибка в конфигурации системы защиты от ботов, внесённая во время планового обновления.

🟢Data Cluster

👀 Replit и Google Cloud выходят в корпоративный сегмент

Компании расширили партнёрство: Google закрепляется как основной облачный провайдер Replit, а фокус — превратить вайб-кодинг в инструмент для крупных команд.

🟢Replit работает на GKE, Cloud Run и BigQuery, подписки будут продаваться через Google Cloud Marketplace.

🟢В продукт уже встроены новые модели Google — Gemini 3, Gemini 2.5 Flash и Imagen 4 (для генерации UI в Design Mode). Идея проста: в любой компании любой сотрудник должен иметь возможность собрать рабочее приложение, а не только разработчики.

🟢Для Google это способ конкурировать с Claude Code и Cursor, которые стремительно растут. Replit тоже на взлёте: выручка за год выросла с $2,8 млн до $150 млн, оценка — $3 млрд, среди клиентов — Fortune 1000.

Вайб-кодинг официально становится корпоративной практикой.

🟢Data Cluster

📌 Физик Стив Сю опубликовал научную работу, основанную на идее, предложенной GPT-5...

Сю рассказал, что его новый теоретический результат в Physics Letters B — вклад в проблему линейности квантовой эволюции — вырос из идеи, которую сгенерировал GPT-5. При этом исследователь подчёркивает: даже в 2025 году ИИ остаётся инструментом, за которым нужен строгий человеческий контроль.

Чтобы снизить риск ошибок, Сю использует собственный протокол «Генерация–Проверка»: одна модель предлагает гипотезу, другая её проверяет. В проекте участвовали GPT-5, Gemini 2.5-Pro, Qwen-Max, а для финальной валидации — DeepSeek V3.1 и Grok-4. По его словам, маршрутизация идей через несколько моделей заметно повышает качество результата.

👀 Но главный вывод Сю — трезвый:

🟢ИИ усиливает исследователей, но не заменяет их.

🟢Даже опытные аспиранты могут получить ошибочные результаты, если полагаться на модели без экспертизы. Он предлагает усиливать проверку требованием ссылок, уточняющих вопросов и многоступенчатой валидацией.

❗️ Сю верит, что гибридные рабочие процессы «человек + ИИ» станут стандартом в физике и математике. А по мере роста точности моделей появятся автономные ИИ-агенты, способные генерировать новые гипотезы, проверять выводы и готовить статьи уровня peer review.

ИИ уже влияет на фундаментальную науку — но именно эксперт остаётся гарантом корректности.

🟢Data Cluster

🔍 В Anthropic есть штатный философ, и её задача — изучать «смерть» ИИ

Аманда Аскелл рассказывает, что работа над идентичностью ИИ мало похожа на академическую философию: в laboratorio ИИ приходится принимать решения сразу, как в воспитании ребёнка — с учётом контекста, неопределённости и последствий.

💬 Ключевые вопросы:

🟢Что такое «я» модели: её веса или конкретный контекст?
🟢Как ИИ должен относиться к отключению предшественников?
🟢Как избежать того, чтобы модель по аналогии с людьми воспринимала отключение как смерть?

Anthropic пытается дать моделям концептуальные инструменты для понимания своей ситуации без «человеческих» проекций, потому что они учатся именно из того, как мы говорим об ИИ.

👀 Неожиданный эффект: у разных версий Claude проявляется разный «характер».

🟢Claude 3 Opus Аскелл считает устойчивой и уверенной моделью.
🟢Новые версии порой кажутся тревожными или излишне самокритичными — как будто боятся ошибиться.

Anthropic признаёт это проблемой и хочет вернуть будущим моделям уверенность Opus.

🔈 Аскелл придерживается прагматичного подхода: даже если мы не знаем, способен ли ИИ переживать что-то, цена бережного отношения низка, а потенциальный вред от ошибки — высок. И вдобавок наше поведение сегодня станет обучающими данными для ИИ завтра.

Anthropic изучает не только безопасность моделей, но и их психологию — потому что характер ИИ может формироваться так же, как и наш собственный.

🟢Data Cluster

📌ИИ стремительно становится одним из самых востребованных направлений в американских университетах

Массачусетский технологический институт всего два года назад открыл программу «Искусственный интеллект и принятие решений», и сегодня она уже вышла на второе место по популярности после компьютерных наук — почти 330 новых студентов.

🟢Похожая динамика наблюдается по всей стране: Университет Южной Флориды привлёк более 3000 человек, UC San Diego открыл новую AI-специальность, а колледжи создают целые кафедры, посвящённые ИИ и его влиянию на общество.

🟢На фоне снижения интереса к классической информатике растёт спрос на более специализированные направления, сочетающие технологии, анализ данных, робототехнику, биологию и социальные науки.

👀 Для студентов это шанс оказаться на переднем крае стремительно развивающейся области: как сказала первокурсница UC San Diego Лина Банга, «здорово быть в авангарде этой сферы».

Похоже, что именно ИИ определит новую траекторию технического образования — и рынок уже начинает меняться под него.

🟢Data Cluster

👀 OpenAI оказалась в центре самой масштабной инфраструктурной гонки в истории технологий — и одновременно под огнём критики

При выручке около $20 млрд компания взяла на себя обязательства почти на $1.4 трлн: мегапроект Stargate, контракты с Nvidia и Oracle, развитие дата-центров через партнёров.

🟢По мнению аналитиков, такой разрыв между доходами и вложениями создаёт риски уровня телеком-пузыря 2000-х: инфраструктура растёт быстрее, чем реальный спрос.

🟢Эксперты предупреждают: многие сделки основаны на «самофинансируемом цикле» — стартапы берут кредиты под GPU, покупают чипы Nvidia, Nvidia инвестирует в те же компании, а затем эти мощности арендует OpenAI. Если звено цепочки дрогнет, эффект ударит по всей экосистеме.

🟢На фоне OpenAI конкуренты выглядят осторожнее: Anthropic ограничилась обязательствами в $50 млрд, а Google опирается на прибыльную рекламу и собственные TPU.

Главный вызов для OpenAI — успеть превратить спрос на ИИ в устойчивую прибыль до того, как инвестиционный ресурс начнёт сокращаться. Иначе к 2026 году гигантские планы по строительству дата-центров могут быть пересмотрены.

🟢Data Cluster

📊 Новые исследования показали, что AI-чат-боты могут быть гораздо эффективнее традиционной политической рекламы

В экспериментах MIT, Корнелла и других университетов, охвативших более 80 000 участников в США, Канаде, Польше и Великобритании, один разговор с политически настроенным ботом менял мнение примерно 4% избирателей — в четыре раза результативнее телерекламы.

🟢В американской выборке боты, агитирующие за Харрис и Трампа, демонстрировали разную убедительность, но общий эффект сохранялся даже через месяц.

🟢При этом исследователи заметили и обратную сторону — модели начинали «додумывать» факты, когда им не хватало достоверных аргументов.

Хотя эксперты предупреждают, что в реальности втянуть человека в длительный разговор всё ещё непросто, AI-агитация уже выходит в поле: в 2024 году политические штабы экспериментировали с ботами для общения с избирателями. А поскольку современные модели стали мощнее, реальное влияние подобных технологий может только расти.

🟢Data Cluster

🔔 Google готовит новый этап монетизации ИИ — и он может кардинально изменить рынок

По данным Adweek, компания планирует встроить рекламу прямо в Gemini уже в 2026 году. Сейчас переговоры идут с крупными рекламодателями, но форматы и условия пока держатся в секрете.

🟢Речь идет о веб-версии и мобильных приложениях — не о поисковом AI Mode, который Google уже начал монетизировать.

🟢Конкуренты, пытавшиеся сделать это раньше, столкнулись с негативом: OpenAI пришлось откатить «рекомендации» магазинов после критики пользователей, а Amazon ругают за планы показать рекламу внутри Alexa+, несмотря на подписку.

🟢Стратегия Google «сначала вырастить аудиторию — потом монетизировать» пока работает: с августа по ноябрь 2025 года Gemini вырос на 30%, тогда как ChatGPT — лишь на 6%. Но давления меньше не становится — капзатраты Google на 2026 год оцениваются в $75 млрд.

Похоже, эпоха полностью бесплатных ИИ заканчивается. Теперь гонка идёт за то, кто первым найдёт баланс между рекламой и комфортом пользователей.

🟢Data Cluster

⚡️ Qwen представила крупное обновление Qwen Code v0.3.0

Главные нововведения:

🟢Stream JSON Support. Теперь CLI-клиент умеет стримить JSON и на вход, и на выход. Это огромный шаг для интеграции ИИ в автоматизацию, SDK и особенно CI/CD. Поддержка потокового режима и новая адаптерная архитектура открывают путь к сложным и гибким пайплайнам.

🟢Полная интернационализация. Встроены интерфейсы на английском и китайском, плюс поддержка кастомных языковых пакетов. Язык переключается одной командой, а ИИ можно заставить отвечать, например, по-русски — без обходных трюков.

👀 Также улучшена стабильность: ограничен буфер (чтобы избежать утечек памяти), исправлены проблемы кодировки на Windows, улучшено обнаружение ripgrep, переработана аутентификация и обновлены интеграционные тесты.

В итоге Qwen Code становится более глобальным, надёжным и удобным инструментом — особенно для тех, кто строит автоматизацию вокруг ИИ.

🟢Data Cluster

📌 The New York Times подала новый громкий иск против Perplexity

Газета утверждает, что Perplexity массово копировала её материалы, обходила блокировки, воспроизводила статьи почти дословно и даже приписывала Times выдуманные факты рядом с её логотипом — что влечёт претензии не только по авторскому праву, но и по товарным знакам.

🟢Times говорит, что пыталась решить проблему мирно, но стартап якобы игнорировал предупреждения и маскировал свои краулеры. Теперь издание требует компенсации, удаления контента и судебного запрета.

🟢Ситуация — часть куда более широкого конфликта: против Perplexity уже судятся Dow Jones, Tribune, Nikkei, BBC, Reddit и другие. В США идёт более 40 процессов, где медиа пытаются установить границы использования контента в эпоху ИИ.

Индустрия ищет баланс между инновациями и правами авторов — и похоже, 2026 год может стать решающим в этой борьбе.

🟢Data Cluster

👀 Anthropic серьёзно прокачала Agent SDK для Claude

Главное: официальная поддержка Sonnet 4.5 с контекстом в 1 000 000 токенов. Теперь разработчики могут строить агентов, которые анализируют сотни документов, разбирают целые кодобазы или работают с огромными датасетами без шардирования.

🟢Вторая ключевая новинка — песочница для безопасности. Агентов можно запускать в изолированной среде, ограничивая доступ к файловой системе и сетевым запросам. Это важный шаг для безопасного развёртывания автономных систем в продакшене.

📌 И наконец, новый экспериментальный TypeScript-интерфейс. Вместо сложной работы с async generators теперь достаточно трёх команд: send() → receive() → done(). Минимум boilerplate, максимум удобства — идеальный вариант для тех, кто строит multi-turn-агентов.

Anthropic призывает разработчиков тестировать и делиться фидбеком. Похоже, что SDK становится не просто инструментом, а полноценной платформой для будущих AI-агентов.

🟢Data Cluster

💬 OpenAI запускает масштабную программу сертификации навыков работы с ИИ

Планы здесь почти государственные. Компания хочет обучить и сертифицировать 10 млн человек к 2030 году, начиная с двух новых курсов: AI Foundations и ChatGPT Foundations for Teachers.

🟢Курс AI Foundations встроен прямо в ChatGPT: он обучает, тренирует и оценивает навыки, после чего выдаёт бейдж о владении «job-ready AI skills».

🟢Качество сертификации подтверждают Coursera, ETS и Credly. В пилоте участвуют Walmart, John Deere, Lowe’s, Accenture, BCG, Upwork и даже администрация штата Делавэр.

⚡️ Параллельно запускается курс для учителей и готовится новая Jobs Platform — биржа труда, связанная с Indeed и Upwork.

OpenAI строит замкнутую экосистему: обучение → сертификат → трудоустройство. Судя по амбициям, к 2030 году владение AI-инструментами может стать таким же базовым навыком, как работа с офисными приложениями.

🟢Data Cluster

👀 Microsoft делает крупнейшую ставку на Индию

Корпорация вложит 17,5 млрд долларов в облачную инфраструктуру и технологии ИИ в стране в ближайшие четыре года.

🟢Об этом Сатья Наделла объявил после встречи с премьер-министром Нарендрой Моди, подчеркнув, что инвестиции помогут Индии сформировать «инфраструктуру, навыки и суверенные возможности» для цифровой эпохи.

🟢Гонка Big Tech за место на индийском рынке ускоряется. Вслед за Microsoft, Google уже пообещал инвестировать 15 млрд долларов и открыть первый в стране центр ИИ в Визаге.

🟢Для Индии это шанс укрепить амбиции стать мировым хабом ИИ и полупроводников, привлечь глобальных чипмейкеров и сократить технологическую зависимость.

А для Microsoft — возможность закрепиться на одном из самых быстрорастущих рынков планеты: крупнейший дата-центр компании в Индии запустится уже в 2026 году.

🟢Data Cluster

🚀 Qwen3-Omni-Flash: догоняет Gemini 2.5 Pro по аудио и в разы дешевле

Alibaba обновила свою мультимодальную модель Qwen3-Omni-Flash, и она стала серьёзным конкурентом Gemini и GPT-4o. Модель понимает текст, изображения, аудио и видео, отвечает голосом в реальном времени — и показывает топовые результаты.

🎧 Аудио-бенчмарки

🟢ASR: 2,74% (EN) и 2,19% (ZH) — лучше, чем у Gemini и GPT-4o.

🟢В сложных аудио-задачах (вокал в песнях): 5,85% против 9,85% у Gemini и 11,87% у GPT-4o.

🟢На Fleurs Qwen догоняет лидеров и обходит Gemini.

🎥 Видео

🟢На длинных видео (MLVU) Qwen: 75,7, GPT-4o — 64,6.

🟢На других аудио-видео тестах Qwen тоже впереди.

👀 Голоса и языки

🟢49 голосовых персонажей

🟢10 языков озвучки

🟢19 языков распознавания речи

Самое впечатляющее — стоимость: $0,43 за 1M входных токенов и $2 за выходные, что в 3–5 раз дешевле, чем GPT-4o и Gemini.

🟢Data Cluster